Accès obert Vols més informació?

Diploma de Postgrau d'Anàlisi de Negoci (Business Analytics)

El postgrau d'Anàlisi de Negoci (Business Analytics) s'adreça a un perfil funcional i empresarial interessat a adquirir o completar la seva formació en mètodes, tècniques i eines d'anàlisis fundacionals i en la utilització de l'analítica de negoci, a nivell d'usuari avançat.

Està compost per les especialitats:

Semestre 1 ESP1. Analítica de Dades (Data Analytics)
Semestre 2 ESP3. Casos d'Usos Analítics

 


Especialitats i assignatures  

ESP1. Analítica de Dades (Data Analytics)

Aquesta especialitat es dirigeix a introduir l'estudiant en els conceptes, els mètodes, les tècniques i les eines que utilitzen els sistemes d'intel·ligència de negoci, dades massives (big data) i ciència de dades, amb casos pràctics i l'ús de programari especialitzat.

Es compon de les assignatures següents:

  • Fonaments d'intel·ligència de negoci (6 crèdits): en aquesta assignatura l'estudiant es familiaritza amb un sistema complet d'intel·ligència de negoci (la «fàbrica d'informació») i amb els diferents components: el magatzem de dades, els processos d'extracció i transformació, la creació del magatzem de dades, l'anàlisi multidimensional i l'elaboració d'informes i quadres de comandament. L'estudiant treballa amb diferents eines (Pentaho, MySQL, Tableau) i sobre bases de coneixement de la consultora Gartner.
  • Fonaments del big data (6 crèdits): en aquesta assignatura l'estudiant treballa el que alguns han anomenat la «gestió extrema de la informació», és a dir, la transformació de l'enorme volum de dades ocult a l'interior de la mateixa organització o present entorn seu, els diferents tipus de dades i informació i la seva aplicació en l'empresa. S'hi estudia el cicle de vida de la gestió de dades massives i els aspectes tecnològics, legals i ètics. L'estudiant treballa amb universos de dades pròpies de la universitat, cedits per empreses o procedents de les xarxes socials, per mitjà d'eines com Apache Hadoop i Apache Spark.
  • Fonaments de data science (6 crèdits): aquesta assignatura presenta els conceptes i la tipologia d'anàlisi de diferents tipus de dades, els models i els algorismes d'ús més freqüent de classificació i agrupació, i les metodologies i els estàndards professionals i científics que es fan servir en analítica de negoci i la ciència de dades aplicada. En aquesta assignatura, l'estudiant treballa principalment amb R i Rstudio, encara que es poden fer exercicis amb altres eines.

 

ESP3. Casos d'Usos Analítics

Aquesta especialitat es dirigeix a introduir l'estudiant en la utilització de l'analítica de negoci com a usuari avançat. En particular, s'aprofundeix en l'anàlisi de la informació de client (customer analytics), de processos de negoci i les operacions (operations analytics) i del talent dins de l'organització (people analytics).

Es compon de les assignatures següents:

  • Customer analytics (6 crèdits): en aquesta assignatura, l'estudiant estudia l'ús d'eines d'intel·ligència de negoci (business intelligence) i analítica de negoci en una de les àrees més desenvolupades i de més impacte. S'hi analitzen els conceptes i les bones pràctiques de recerca de mercat, gestió de les vendes i les relacions amb els clients, i anàlisi i predicció del comportament dels clients (customer analytics). 
  • Operations analytics (6 crèdits): s'hi treballen els usos de la intel·ligència de negoci (business intelligence) i l'analítica de negoci en la cadena de subministrament (aprovisionament, producció, gestió de magatzems, transport i distribució al punt de venda) i les noves aplicacions vinculades a la internet de les coses (IoT) i els sistemes d'informació geogràfica. 
  • People analytics (6 crèdits): l'analítica de recursos humans (HR analytics), també anomenada people analytics, és l'aplicació de tècniques sofisticades de mineria de dades i analítica de negoci (business analytics) a les dades de recursos humans. Mitjançant un cas pràctic, l'estudiant veurà com es poden aplicar aquestes tècniques per a una gestió estratègica eficaç dels recursos humans, de manera que els objectius de negoci es puguin complir d'una manera ràpida i eficient, amb l'obtenció d'un rendiment òptim sobre el capital humà. 

Durant el curs, l'estudiant treballa amb eines ofimàtiques (XLS, PPT), estadístiques (R), i de creació d'informes (reporting) i anàlisi (Tableau).

Recursos per a l'aprenentatge

L'estudiant disposa al llarg del programa de recursos comuns de suport i aprenentatge:

  • Una assignatura transversal optativa d'adquisició de competències digitals (Aprofitar les TIC en postgrau), que té per objecte familiaritzar-se amb l'ús de les eines del campus i aules de la UOC, i la formació en tècniques d'informació i comunicació social per a la formació virtual.
  • Un laboratori virtual de tecnologies i eines de business intelligence, que dóna servei de suport en l'ús de les eines. El programa té acords amb els principals fabricants de programari de business intelligence i big data, amb empreses d'infraestructura virtualitzada i amb un laboratori d'eines de programari de codi obert.
  • Un laboratori virtual de llenguatges de programació, que proporciona suport a l'estudiant durant tot el programa  en temes relacionats amb la programació, especialment en llenguatge R.
  • Un conjunt de recursos per a l'aprenentatge no guiat: un blog sobre temes d'actualitat, un canal de vídeo, diverses webs pròpies, una wiki sobre l'ús de les eines de laboratori, un repositori de casos i projectes de finalització de carrera, accés a les bases de dades de l'empresa de prospectiva Gartner, a la Biblioteca Virtual de la Universitat i a la xarxa de recursos de les biblioteques públiques.

 

Eines de programari


La UOC té acords de col·laboració estable amb els programes acadèmics de IBM, Microsoft, Cloudera, QlikView i Tableau. Així mateix, contínuament estem avaluant altres eines i acords amb altres fabricants.

La UOC ha tingut tradicionalment un compromís amb el programari de codi obert, especialment en l'àmbit de la intel·ligència de negoci. La nostra eina de referència en anàlisi estadístic i mineria de dades és R, pel qual disposem de manuals, tutorials i una web de continguts. La nostra eina de referència en l'explotació i anàlisi de dades massives són Apache Hadoop i Apache Spark

Depenent de les exigències de rendiment del programari, algunes aplicacions es poden descarregar en l'ordinador de l'estudiant o bé accedir a màquines virtuals d'Amazon i Azure des de la mateixa aula.

Es recomanable disposar de màquines i SO de 64 bits i 4 GB de RAM mínim (8 GB recomanades).

Pròxima matrícula:
maig 2021

Consulta el procés de matrícula
Vols més informació?

Envia les teves dades i rebràs informació d'aquest programa i relativa a productes, serveis i activitats promocionals de la UOC

Introdueix un número de 9 dígits.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
Sol·licita informació

 

La UOC, segona millor universitat d'Espanya  segons el Young University Rankings del Times Higher Education

 


Pagament fraccionat


Pots fraccionar en quotes el pagament del teu màster, postgrau o especialització.

Informa-te'n

Per què escollir la UOC?

Reinventant la universitat

El model educatiu de la UOC

El moment de ser #eltuquevolsser és SEMPRE

Vols més informació?

Envia les teves dades i rebràs informació d'aquest programa i relativa a productes, serveis i activitats promocionals de la UOC

Introdueix un número de 9 dígits.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
Sol·licita informació